Intel Extension for PyTorch中CPU Adam优化器性能分析

概述

Intel Extension for PyTorch（IPEX）为PyTorch提供了针对Intel CPU架构优化的扩展功能，其中优化器性能优化是一个重要特性。本文深入分析了IPEX中CPU Adam优化器的性能表现，特别是对比了不同实现方式的性能差异。

性能对比实验

在Intel Xeon Platinum 8488C处理器上进行的基准测试显示了几种不同Adam优化器实现的性能差异：

1. 原生PyTorch Adam优化器：3.4665秒
2. 使用optimizer_fusion的融合Adam优化器：3.2542秒
3. 使用ipex_adam_step的融合Adam优化器：3.2268秒
4. 仅优化优化器的ipex.optimize：2.7120秒
5. 同时优化模型和优化器的ipex.optimize：3.3123秒
6. 使用torch.compile的优化器：4.1160秒

关键发现

ipex.optimize的性能优势

测试结果显示，仅优化优化器的ipex.optimize实现（2.7120秒）比同时优化模型和优化器的版本（3.3123秒）快了约22%。这一现象看似违反直觉，但经过深入分析发现：

1. 当使用ipex.optimize时，会调用_copy_model_and_optimizer方法
2. 该方法会创建模型和优化器的深拷贝
3. 出乎意料的是，优化器的深拷贝操作本身带来了约10%的性能提升

torch.compile的性能问题

测试中，使用torch.compile的优化器实现（4.1160秒）比原生PyTorch实现（3.4665秒）慢了约18.7%。性能分析表明：

1. 当使用未融合的优化器时，torch.compile会产生图形中断(graph breaks)
2. 这些中断导致了额外的开销
3. 图形中断是PyTorch源代码中故意设置的，目的是为了保证正确性

技术建议

对于希望在Intel CPU上获得最佳Adam优化器性能的用户，我们建议：

1. 优先使用ipex.optimize仅优化优化器的实现
2. 对于大型模型，融合优化器能带来更显著的性能提升
3. 目前阶段，避免对未融合的优化器使用torch.compile
4. 设置适当的线程环境变量(OMP_NUM_THREADS和MKL_NUM_THREADS)可以缩小性能差距

未来方向

Intel团队已经将融合Adam/AdamW/Adagrad/SGD优化器上游到PyTorch主分支。随着这些优化的逐步成熟，预期将带来更一致的性能表现。同时，团队正在研究解决torch.compile在优化器场景下的性能问题。

对于开发者而言，理解这些性能特性有助于在Intel CPU平台上构建更高效的深度学习训练流程。随着技术的不断演进，我们期待看到更统一的优化器性能表现和更简单的优化器选择策略。